分类损失函数 二元交叉熵损失/对数损失 二元交叉熵损失 (BCE) 是分类模型的性能度量，它输出概率值通常在0到1之间的预测，该预测值对应于数据样本属于某个类或类别的可能性。...在二元交叉熵损失的情况下，有两个不同的类别。但值得注意的是，交叉熵损失的一种变体分类交叉熵适用于多类分类场景。 要理解二元交叉熵损失（有时称为对数损失），讨论以下术语会很有帮助。...损失：这是机器学习算法的预测与实际目标值之间的裕度/差异的数学量化； 熵：熵的简单定义是它是系统内随机性或无序程度的计算； 交叉熵：这是信息论中常用的术语，它测量可用于识别观察结果的两个概率分布之间的差异...二元交叉熵损失（或对数损失）是一种量化指标，用来衡量机器学习算法的预测与实际目标预测之间的差异。这种差异是通过计算机器学习算法对总数据样本数所作预测概率的对数值的负和来计算的。...二元分类与多类分类 二元分类涉及将数据样本分类为两个不同的类别，而多类分类，顾名思义是涉及将数据样本分类为两个以上类别。对于仅涉及两个类别（二元分类）的机器学习分类问题，最好利用二元交叉熵损失函数。
不同的问题类型需要不同的损失函数。例如，对于回归问题（预测数字），您可能会使用平均绝对误差 (MAE) 损失。对于二元分类问题（例如我们的问题），您通常会使用二元交叉熵作为损失函数。...交叉熵损失：所有标签分布与预期间的损失值。 然而，相同的优化器函数通常可以在不同的问题空间中使用。...PyTorch 有两种二元交叉熵实现： `torch.nn.BCELoss()`[23] - 创建一个损失函数，用于测量目标（标签）和输入（特征）之间的二元交叉熵。...计算损失和准确度 loss = loss_fn(y_logits, # 使用前文定义的nn.BCEWithLogitsLoss二元交叉熵损失 y_train...改变损失函数 同样，虽然模型不太具体，但仍然很重要，不同的问题需要不同的损失函数。例如，二元交叉熵损失函数不适用于多类分类问题。
鸢尾花数据集 二分类 这里用二元的交叉熵作为二分类的损失函数，激活函数为sigmoid layer0 = tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(x_data.shape...', optimizer='adam') 多分类 categorical_crossentropy：多类的对数损失,它是一个多分类损失函数，可以配合着softmax一起使用。...]) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam') # 这里用二元的交叉熵作为二分类的损失函数 else...) model.fit(x_data, y_data, epochs=1000) except Exception: raise Exception("模型训练错误...") print("模型训练完成") if output1: model.save(output1) if __name__ == '__main__': #
对于二分类模型，通常使用的是二元交叉熵损失函数 binary_crossentropy。...对于多分类模型，如果label是类别序号编码的，则使用类别交叉熵损失函数 categorical_crossentropy。...) binary_crossentropy(二元交叉熵，用于二分类，类实现形式为 BinaryCrossentropy) categorical_crossentropy(类别交叉熵，用于多分类，要求label...也可以对tf.keras.losses.Loss进行子类化，重写call方法实现损失的计算逻辑，从而得到损失函数的类的实现。 下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。...Focal Loss是一种对binary_crossentropy的改进损失函数形式。 在类别不平衡和存在难以训练样本的情形下相对于二元交叉熵能够取得更好的效果。
（Objective = Loss + Regularization） 对于二分类模型，通常使用的是二元交叉熵损失函数 binary_crossentropy。...对于多分类模型，如果label是类别序号编码的，则使用类别交叉熵损失函数 categorical_crossentropy。...，相对mse有一定的优势) binary_crossentropy(二元交叉熵，用于二分类，类实现形式为 BinaryCrossentropy) categorical_crossentropy(类别交叉熵...)) return loss 二、评估指标metrics 损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。...支持评估指标，计算图，模型参数等的可视化。 ModelCheckpoint： 在每个epoch后保存模型。
在本文中我们将介绍常用的一些损失函数，包括： 回归模型的均方误差损失 二元分类模型的交叉熵和hinge 损失 回归模型的损失函数 回归预测模型主要是用来预测连续的数值。...考虑到实际值与预测值的绝对差值，计算为平均值。 使用“mean_absolute_error”损失函数 这是使用MAE的完整代码 结果如下 下图可以看到，MAE确实收敛了但它有一个颠簸的过程。...对于第1类的预测，交叉熵计算一个分数，该分数总结了实际和预测概率分布之间的平均差异。 在编译Keras模型时，可以指定binary_crossentropy作为损失函数。...Hinge 支持向量机 (SVM) 模型使用Hinge 损失函数作为交叉熵的替代来解决二元分类问题。 目标值在是集合 [-1, 1] ，旨在与二进制分类一起使用。...如果实际类别值和预测类别值的符号不同，则Hinge会得到更大的误差。在二元分类问题上它有时比交叉熵更好。 作为第一步，我们必须将目标变量的值修改为集合 {-1, 1}。
对于二分类模型，通常使用的是二元交叉熵损失函数 binary_crossentropy。...对于多分类模型，如果label是类别序号编码的，则使用类别交叉熵损失函数 categorical_crossentropy。...mse有一定的优势) binary_crossentropy(二元交叉熵，用于二分类，类实现形式为 BinaryCrossentropy) categorical_crossentropy(...也可以对tf.keras.losses.Loss进行子类化，重写call方法实现损失的计算逻辑，从而得到损失函数的类的实现。 下面是一个Focal Loss的自定义实现示范。...Focal Loss是一种对binary_crossentropy的改进损失函数形式。 在类别不平衡和存在难以训练样本的情形下相对于二元交叉熵能够取得更好的效果。
模型使用二元交叉熵作为损失函数，使用 Adam 优化器进行参数优化。...，计算模型在测试集上的损失和准确率，并将准确率打印出来。...loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test) print('Test accuracy:', accuracy) 模型训练 使用 Adam 优化器和二元交叉熵损失函数进行模型训练...图9 IMDB电影评论情感分析训练过程 训练出的电影评论情感分析模型在测试集上的准确率和损失随训练的轮次的变化如图10所示。 图10情感分析 准确率 具体数据如表5所示。...表5 情感分析 由结果可以知道，我们训练出来的电影评论情感分析模型，其数据的拟合效果和测试的泛化效果都比较理想。
它是一个非常重要的损失函数，用于衡量模型的预测与真实标签之间的差异，从而帮助优化模型参数。...损失函数： 在机器学习中，交叉熵通常用作损失函数，用于衡量模型的预测与真实标签之间的差异。在分类任务中，通常使用交叉熵作为模型的损失函数，帮助模型优化参数以提高分类性能。...反向传播： 交叉熵在训练神经网络时非常有用。通过计算交叉熵的梯度，可以使用反向传播算法来调整神经网络的权重，从而使模型的预测更接近真实标签。...在分类问题中，常见的交叉熵损失函数包括二元交叉熵（Binary Cross-Entropy）和多元交叉熵（Categorical Cross-Entropy）。...二元交叉熵用于二分类问题，多元交叉熵用于多类别分类问题。
交叉熵损失函数（Cross Entropy）：用于分类任务，计算模型预测值与真实标签之间的差异。在多分类问题中，常用的交叉熵损失函数有Softmax交叉熵损失函数和稀疏交叉熵损失函数。...Hinge损失函数：常用于支持向量机（SVM）模型中的分类任务，计算模型预测值与真实标签之间的差异。它在模型预测正确的情况下，损失为0，否则损失与错误的预测值之间有线性的关系。...损失函数的选择要根据具体的任务和模型来确定，不同的损失函数对模型的训练过程和结果有着不同的影响。...在训练过程中，模型通过计算损失函数的值来更新模型的参数，以减小预测值与真实值之间的差异，并使模型的性能逐步提升。优化算法的目标是寻找能够最小化损失函数的参数值。...总而言之，损失函数是用来衡量模型预测结果与真实值之间差异的指标，通过最小化损失函数来训练模型并提高模型的性能。在模型选择和优化过程中，选择合适的损失函数非常重要。
首先，二元逻辑回归要求因变量是二元的，而序数逻辑回归要求因变量为序数。 其次，逻辑回归要求观察结果彼此独立。换言之，观察结果不应来自重复测量或匹配数据。...批量梯度下降：批量梯度下降，也称为普通梯度下降，计算训练数据集中每个示例的误差，但只有在评估了所有训练示例之后，模型才会更新。这整个过程就像一个循环，称为一个训练轮次。...二元分类： 交叉熵：交叉熵将计算一个分数，该分数总结了预测类 1 的实际概率分布和预测概率分布之间的平均差异，完美的交叉熵值为 0。...Hinge Loss： 对于二元分类问题，交叉熵的替代方法是Hinge Loss，主要开发用于支持向量机 (SVM) 模型。它旨在与目标值在集合 {-1, 1} 中的二进制分类一起使用。...Hinge Loss鼓励示例具有正确的符号，当实际和预测的类值之间的符号存在差异时分配更多错误。Hinge Loss的性能报告是混合的，有时在二元分类问题上比交叉熵有更好的性能。
首先，二元逻辑回归要求因变量是二元的，而序数逻辑回归要求因变量为序数。 其次，逻辑回归要求观察结果彼此独立。换言之，观察结果不应来自重复测量或匹配数据。...批量梯度下降：批量梯度下降，也称为普通梯度下降，计算训练数据集中每个示例的误差，但只有在评估了所有训练示例之后，模型才会更新。这整个过程就像一个循环，称为一个训练轮次。...它被计算为实际值和预测值之间的绝对差的平均值 二元分类： 交叉熵：交叉熵将计算一个分数，该分数总结了预测类 1 的实际概率分布和预测概率分布之间的平均差异，完美的交叉熵值为 0。...Hinge Loss： 对于二元分类问题，交叉熵的替代方法是Hinge Loss，主要开发用于支持向量机 (SVM) 模型。它旨在与目标值在集合 {-1, 1} 中的二进制分类一起使用。...Hinge Loss鼓励示例具有正确的符号，当实际和预测的类值之间的符号存在差异时分配更多错误。Hinge Loss的性能报告是混合的，有时在二元分类问题上比交叉熵有更好的性能。
=0.2, batch_size=1, verbose=0 # 静默模式；如果=1表示日志模式，输出每轮训练的结果 ) 保存模型 In [13...activation="sigmoid")) 网络架构 In [30]: model.summary() 编译模型 在keras搭建的神经网络中，如果输出是概率值的模型，损失函数最好使用：交叉熵crossentropy...常用目标损失函数的选择： binary_crossentropy：针对二分类问题的交叉熵 categorical_crossentropy：针对多分类问题的交叉熵 两种不同的指定方法： # 方法1 model.compile...最终结果是存在3个类的。...验证集数据的引入 2. 加入正则化技术，防止模型过拟合 3. 如何评估训练的轮次，使得模型在合适时机停止 4. 激活函数的选择等
一个 TensorFlow 计算图包含以下几个部分： Placeholder: 占位符，用来读取用户输入与输出； Variable: 模型的变量，也称为参数，在计算过程中逐步优化...Variable 变量 变量是模型的参数，这些参数在模型的计算过程中会被逐步的优化，以使得模型在训练集上有更好的表现。...不同的是 Numpy 的计算是实时的，而 TensorFlow 只有在运行计算图时才会返回结果。 Cost Function 代价函数 代价函数用来评估模型的错误率。...模型的损失越高，说明离真实结果的偏差越大，需要尽可能的减小这个损失，以使得模型尽可能的准确。 代价函数存在多种的形式，比较常用的是平方误差和交叉熵。...在这里使用更常用的交叉熵，有关交叉熵的细节请另外查阅资料。
损失函数（loss function） 损失函数评估网络模型的好坏，值越大，表示模型越差，值越小，表示模型越好。因为传入大量的训练集训练的目标，就是将损失函数的值降到最小。...-log(0.6) = 0.51[0, 0, 1] 与 [0.2, 0.2, 0.6]的交叉熵为 -log(0.6) = 0.51[0, 0, 1] 与 [0.1, 0, 0.9]的交叉熵为 -log...(0.9) = 0.10 当label为0时，交叉熵为0，label为1时，交叉熵为-log(y)，交叉熵只关注独热编码中有效位的损失。...这样屏蔽了无效位值的变化（无效位的值的变化并不会影响最终结果），并且通过取对数放大了有效位的损失。当有效位的值趋近于0时，交叉熵趋近于正无穷大。 ?...self.y = tf.nn.softmax(tf.matmul(self.x, self.w) + self.b) # 损失，即交叉熵，最常用的计算标签(label)与输出(y)之间差别的方法
=0.2, batch_size=1, verbose=0 # 静默模式；如果=1表示日志模式，输出每轮训练的结果 ) 保存模型 In [13...activation="sigmoid")) 网络架构 In [30]: model.summary() 编译模型 在keras搭建的神经网络中，如果输出是概率值的模型，损失函数最好使用：交叉熵crossentropy...常用目标损失函数的选择： binary_crossentropy：针对二分类问题的交叉熵 categorical_crossentropy：针对多分类问题的交叉熵 两种不同的指定方法： # 方法1 model.compile...最终结果是存在3个类的。...Keras进行神经网络的建模，还有很多可以深入学习和挖掘的点： 验证集数据的引入 加入正则化技术，防止模型过拟合 如何评估训练的轮次，使得模型在合适时机停止 激活函数的选择等
B 反向传播（Backpropagation） 神经网络中完成梯度下降的重要算法。首先，在前向传播的过程中计算每个节点的输出值。然后，在反向传播的过程中计算与每个参数对应的误差的偏导数。...成本（cost） loss 的同义词。 交叉熵（cross-entropy） 多类别分类问题中对 Log 损失函数的推广。交叉熵量化两个概率分布之间的区别。参见困惑度（perplexity）。...测试集的损失比训练集的损失提供了对未知数据集的损失更好的估计。 超参数（hyperparameter） 连续训练模型的过程中可以拧动的「旋钮」。...摘要（summary） 在 TensorFlow 中，特定步计算的值或值的集合，通常用于跟踪训练过程中的模型指标。...尽管宽模型无法通过隐藏层表达非线性，但它们可以使用特征交叉和 bucketization 等转换用不同方式对非线性建模。可与深度模型对照阅读。 ?
B 反向传播（Backpropagation） 神经网络中完成梯度下降的重要算法。首先，在前向传播的过程中计算每个节点的输出值。然后，在反向传播的过程中计算与每个参数对应的误差的偏导数。...成本（cost） loss 的同义词。 交叉熵（cross-entropy） 多类别分类问题中对 Log 损失函数的推广。交叉熵量化两个概率分布之间的区别。参见困惑度（perplexity）。...测试集的损失比训练集的损失提供了对未知数据集的损失更好的估计。 超参数（hyperparameter） 连续训练模型的过程中可以拧动的「旋钮」。...摘要（summary） 在 TensorFlow 中，特定步计算的值或值的集合，通常用于跟踪训练过程中的模型指标。...尽管宽模型无法通过隐藏层表达非线性，但它们可以使用特征交叉和 bucketization 等转换用不同方式对非线性建模。可与深度模型对照阅读。
我们截取400次的训练结果，如下图所示： 以上我们便完成了MNIST手写数字识别模型的训练，接下来可以从以下几方面对模型进行改良和优化，以提高模型的准确率。...首先，在计算损失函数时，可以选择交叉熵损失函数来代替平方差损失函数，通常在Tensorflow深度学习中，softmax_cross_entropy_with_logits函数会和softmax函数搭配使用...，是因为交叉熵在面对多分类问题时，迭代过程中权值和偏置值的调整更加合理，模型收敛的速度更加快，训练的的效果也更加好。...(tf.cast(correct_pred,tf.float32)) 如程序8所示：我们把两个参数：类标y以及模型的预测值prediction，传入到交叉熵损失函数softmax_cross_entropy_with_logits...最终的准确率如下图所示： 我们可以明显看到，使用交叉熵损失函数对于模型准确率的提高还是显而易见的，训练过程迭代200次的准确率已经超过了平方差损失函数迭代400次的准确率。
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